Machine Learning Engineer Sr

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Leega

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201 - 500 funcionários

Fundada em 2010

🔌 API

🤖 Inteligência Artificial

API • Artificial Intelligence • Cloud Solutions

A Leega é uma provedora líder de soluções de tecnologia na América Latina, especializada em analytics de dados e soluções em nuvem. Primeira empresa na região certificada pelo Google Cloud em Data Analytics, a Leega oferece um portfólio de serviços que inclui desenvolvimento de aplicações, machine learning e analytics para gestão de riscos. A empresa faz parcerias com os principais provedores de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, para ajudar as empresas a aprimorar a gestão de dados e realizar uma migração eficiente para a nuvem, impulsionando a transformação digital e a inovação.

Descrição

• Você é quem conecta o protótipo à produção. • Vai desenhar e construir a engenharia de ML do motor de precificação — o serving de inferência, os pipelines de treino e a engenharia de features — para que modelos complexos rodem em tempo real, com baixa latência, sobre Ray. • Foca na modelagem e no código de ML; a plataforma e o runtime ficam com o time de MLOps/Plataforma, com quem você trabalha lado a lado. • Serving de inferência — desenhar o pipeline de modelos encadeados sobre Ray Serve — composição de modelos, baixa latência e estratégias de atualização. • Treino distribuído — construir pipelines de treino (Ray Train/Data), HPO (Ray Tune) e modelos treinados por tenant, com checkpointing resiliente. • Engenharia de features — definir e materializar features no feature store (Feast/Redis), garantindo consistência entre treino e produção. • Otimização e RL — implementar e otimizar os componentes de otimização (programação linear) e de RL offline do pipeline de preço. • Qualidade do modelo — monitorar drift do ponto de vista de modelagem, validar versões e produzir explicabilidade (SHAP) — em parceria com MLOps. • Liderança técnica — atuar como referência, mentorar e definir, com o time, o que é viável e escalável. • Você faz o handoff com os cientistas de dados, recebe dados dos data engineers e entrega ao time de MLOps/Plataforma para deploy e operação.

🎯 Requisitos

• Experiência comprovada colocando modelos de ML em produção. • Python e fundamentos sólidos de Engenharia de Software (APIs, testes, código limpo). • Serving e otimização de inferência para baixa latência. • Familiaridade com containers (Docker) e com fluxos de MLOps (registry, deploy). • Conforto com desenvolvimento assistido por IA (Claude Code). • Ecossistema Ray (Serve, Train, Tune, RLlib) — forte diferencial. • Feature stores (Feast) e serving de baixa latência com Redis em escala. • Otimização/solvers (Gurobi, HiGHS) ou revenue management em tempo real; RL offline. • Serving de IA generativa (vLLM, LiteLLM) e arquiteturas multi-tenant.

🏖️ Benefícios

• Trabalho Remoto • Tempo de Projeto: 6 meses, com possibilidade de extensão/internalização.